成人非霍奇金淋巴瘤临床试验:重点针对皮肤T细胞淋巴瘤,测试抑制TNFR2新型药物的安全性与活性

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对成人非霍奇金淋巴瘤(NHL)的临床试验,尤其关注皮肤T细胞淋巴瘤(CTCL)患者

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时间序列预测NHLCutaneous T Cell LymphomaPeripheral T-cell Lymphoma
A Clinical Trial in Adults With Non-Hodgkin Lymphoma (NHL), With a Particular Emphasis on Cutaneous T Cell Lymphoma (CTCL), Testing the Safety and Activity of a Novel Drug to Inhibit a Protein Called Tumor Necrosis Factor Receptor 2 That Drives Both Lymphoma Growth and Escape of the Immune System

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

成人非霍奇金淋巴瘤临床试验:重点针对皮肤T细胞淋巴瘤,测试抑制TNFR2新型药物的安全性与活性

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对成人非霍奇金淋巴瘤(NHL)的临床试验,尤其关注皮肤T细胞淋巴瘤(CTCL)患者。试验旨在评估新药BITR2101治疗NHL的有效性及安全性。该药是一种抗体蛋白,可阻止TNFR2受体的产生,而TNFR2会调控免疫系统并向淋巴瘤细胞传递生长与存活信号。实验室中,抑制CTCL患者淋巴瘤细胞的TNFR2可导致细胞死亡,因此试验重点招募CTCL患者,同时纳入其他NHL亚型。数据可用于了解该药物在淋巴瘤治疗中的潜在作用与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:NHL、皮肤T细胞淋巴瘤、外周T细胞淋巴瘤。本试验的目标是了解一种新药BITR2101能否治疗成人非霍奇金淋巴瘤(NHL),尤其寻求CTCL患者。试验还旨在了解该药物的安全性。该药物是一种称为抗体的蛋白质。该药物阻止一种称为受体的分子(名为TNFR2)的产生。TNFR2调节免疫系统,并向淋巴瘤细胞提供生长、增殖和存活的重要信号。当该药物阻止CTCL患者淋巴瘤细胞中TNFR2的产生时,这些细胞在实验室中死亡。因此,除其他NHL亚型外,试验尤其寻求招募CTCL患者。当该药物阻止某些免疫细胞中该受体的产生时,免疫活性增强。因此,试验旨

【主题与分类】

主题标签:NHL、Cutaneous T Cell Lymphoma、Peripheral T-cell Lymphoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06385522

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:非霍奇金淋巴瘤、皮肤T细胞淋巴瘤、外周T细胞淋巴瘤。本试验旨在了解一种新药BITR2101能否用于治疗成人非霍奇金淋巴瘤(NHL),尤其希望招募皮肤T细胞淋巴瘤(CTCL)患者。试验还将了解该药物的安全性。该药物是一种称为抗体的蛋白质,可阻止一种名为TNFR2的受体分子生成。TNFR2调节免疫系统,并向淋巴瘤细胞提供生长、增殖和存活的重要信号。当该药物阻止CTCL患者淋巴瘤细胞中TNFR2的产生时,这些细胞在实验室中死亡。因此,除其他NHL亚型外,本试验尤其希望招募CTCL患者。当该药物阻止某些免疫细胞中该受体的生成时,免疫活性会增强。因此,本试验将检验该药物是否是一种新型免疫疗法,帮助免疫系统控制淋巴瘤。我们尤其希望了解,在用药期间体内淋巴瘤的数量是否会减少。

自身免疫性疾病患者不允许参加,因为该药物可能增强免疫力。患者必须患有既往接受过治疗的非霍奇金淋巴瘤(NHL),且在当前治疗下病情正在恶化,并且其医生认为需要新的治疗。所有患者将接受BITR2101,通过静脉输注,持续3小时,定期进行,最初每3周一次。本试验没有安慰剂。需要前往诊所,最初至少每周一次,之后频率降低。患者应向诊所工作人员报告其健康状况的变化,包括新发现以及他们可能知晓的淋巴瘤状态的任何变化。患者可以继续接受BITR2101长达一年,或直到其淋巴瘤恶化。对于明显获益的患者,他们可能能够再接受BITR2101一年。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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